一种认知无线电频谱分配的精英量子狼群算法

摘要

针对认知无线电频谱使用率低的问题,文中设计图论模型,提出一种精英量子狼群算法,该算法结合量子进化算法与精英选择算子,通过量子位编码与量子旋转门更新提高种群的多样性与寻优能力,通过精英选择算子提高算法的收敛速度.在仿真实验中,将精英量子狼群算法与蚁群算法、遗传算法进行对比.实验结果表明,在次用户数为15且频谱数为20时,精英量子狼群算法优化过的网络效益值比遗传算法高10.68％,比蚁群算法高23.97％,证明所提算法加快了算法收敛的速度,有效提高了网络效益和吞吐量.